鹅厂发布大模型计算集群!算力提升3倍,4天训完万亿规模大模型
带来3.2T超高通信带宽
明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
没想到,就在大家争相发大模型的时候,鹅厂另辟蹊径在算力上下手了。
刚刚,腾讯云最新一代HCC(High-Performance Computing Cluster)高性能计算集群,来了!
面向大模型训练,采用最新一代腾讯云星星海自研服务器,搭载了NVIDIA H800 Tensor Core GPU,可提供业界目前最高的3.2T超高互联带宽。
实测结果显示,腾讯云新一代集群的算力性能较前代提升高达3倍。
以训练自家大模型效果为例——万亿参数的混元NLP大模型训练。在同等数据集下,将训练时间由50天缩短到11天。如果基于新一代集群,训练时间将进一步缩短至4天。
在这波AIGC热潮下,行业内算力需求空前增加,各种与智能算力相关的硬件软件都变得更加火热。
鹅厂这波突然放送,又带来哪些新进展?
带来3.2T超高通信带宽
据了解,腾讯云新一代集群通过对单机算力、网络架构和存储性能进行协同优化,能够为大模型训练提供高性能、高带宽、低延迟的智算能力支撑。
计算层面,服务器的单机性能是集群算力的基础。
在非稀疏规格情况下,新一代集群单GPU卡支持输出最高 495 TFlops(TF32)、989 TFlops (FP16/BF16)、1979 TFlops(FP8)的算力。
针对大模型训练场景,腾讯云星星海服务器采用6U超高密度设计,相较行业可支持的上架密度提高30%;利用并行计算理念,通过CPU和GPU节点的一体化设计,将单点算力性能提升至最强。
网络层面,计算节点间存在海量的数据交互需求,随着集群规模扩大,通信性能会直接影响训练效率。
腾讯自研星脉网络,可为新一代集群带来了业界最高的3.2T的超高通信带宽。
节点内外统一的AllReduce通信带宽,实现网络和算力的最大协同。
实测结果显示,搭载同样的GPU,最新的3.2T星脉网络相较1.6T网络,能让集群整体算力提升20%。
基于多轨道聚合的无阻塞网络架构、主动拥塞控制和定制加速通信库,腾讯云能提供业界领先的集群构建能力,支持单集群高达十万卡级别的组网规模。
在超大集群场景下,仍然能保持优秀的通信开销比和吞吐性能,满足大模型训练以及推理业务的横向扩展。
同时,腾讯自研高性能集合通信库TCCL,基于星脉网络硬件平台深度优化,在全局路径规划、拓扑感知亲和性调度、网络故障实时告警/自愈等方面融入了定制设计的解决方案。
相对业界开源集合通信库,为大模型训练优化40%负载性能,消除多个网络原因导致训练中断问题。
存储层面,训练场景下,几千台计算节点会同时读取一批数据集,需要尽可能缩短数据集的加载时长。新一代集群,引入了腾讯云最新自研存储架构,支持不同场景下对存储的需求。
COS+GooseFS对象存储方案,提供多层缓存加速,大幅提升端到端的数据读取性能;将公开数据集、训练数据、模型结果统一存储到对象存储COS中,实现数据统一存储和高效流转。
同时,GooseFS按需将热数据缓存到GPU内存和本地盘中,利用数据本地性提供高性能访问。
CFS Turbo高性能并行文件存储方案,采取多级缓存加速,基于全分布式架构,提供100GB/s带宽、1000万IOPS的极致性能。并通过持久化客户端缓存技术,将裸金属服务器本地NVMe SSD和Turbo文件系统构成统一命名空间,实现微秒级延时,解決大模型场景大数据量、高带宽、低延时的诉求。
同时,通过智能分层技术,自动对冷热数据分层,节省80%的存储成本,提供极致的性价比。
底层架构之上,针对大模型训练场景,新一代集群集成了腾讯云自研的TACO Train训练加速引擎,对网络协议、通信策略、AI框架、模型编译进行大量系统级优化,大幅节约训练调优和算力成本。
腾讯太极机器学习平台自研的训练框架AngelPTM,也已通过腾讯云对外提供服务,能够帮助企业加速大模型落地。
目前,腾讯混元AI大模型已经覆盖了自然语言处理、计算机视觉、多模态等基础模型和众多行业、领域模型。
在腾讯云上,企业基于大模型能力和工具箱,可结合产业场景数据进行精调训练,提升生产效率,快速创建和部署 AI 应用。
此前,腾讯多款自研芯片已经量产。
其中,用于AI推理的紫霄芯片、用于视频转码的沧海芯片已在腾讯内部交付使用,性能指标和综合性价比显著优于业界。
紫霄采用自研存算架构,增加片上内存容量并使用更先进的内存技术,消除访存能力不足制约芯片性能的问题,同时内置集成腾讯自研加速模块,减少与CPU握手等待时间。
目前,紫霄已经在腾讯头部业务规模部署,提供高达3倍的计算加速性能,和超过45%的整体成本节省。
据悉,腾讯云的分布式云原生调度总规模超过1.5亿核,并提供16 EFLOPS(每秒1600亿亿次浮点运算)的智算算力。未来,新一代集群不仅能服务于大模型训练,还将在自动驾驶、科学计算、自然语言处理等场景中充分应用。
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